from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 示例数据集
data = np.array([[1, 2], [5, 8], [1.5, 1.8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]])

# 创建k-means模型，指定簇的个数
kmeans = KMeans(n_clusters=2)

# 拟合模型
kmeans.fit(data)

# 获取聚类中心和聚类结果
centroids = kmeans.cluster_centers_
labels = kmeans.labels_

# 打印聚类中心和聚类结果
print("聚类中心：", centroids)
print("聚类结果：", labels)
